BAM神经网络模型形式与研究方法分析

双向联想记忆神经网络模型形式与结构多种多样,研究方法也千差万别。总结了在双向联想记忆神经网络的研究中对网络联接权重、时滞及信号传递函数等的不同要求,比较了在不同环境下双向联想记忆神经网络的种种模型的形式。最后,对双向联想记忆神经网络理论研究中常用的方法进行了分析,并探讨了进一步的研究方向。

利用前馈人工神经网络边界判决实现分类

基于人工神经网络理论，提出了一种新型的利用边界判决实现分类的方法．该方法不需要被判边界的显式数学模型，而是通过对所提供的样本实例数据进行学习训练，提取出无法用数学模型表达的实际分类规则．并将其用于二维平面的边界划分中，仿真结果表明了该方法的有效性．